近年来,本体作为一种能在语义层面上描述信息和数据的概念模型,被广泛地应用到知识表述、知识整合以及知识智能化等等领域中。然而大多数的本体都是由个人或专家为了一些专门的目的而建立起来的,这使得本体的互操作性变得很难。自90年代初期起,开始的本体评价研究随着信息技术的知识化和智能化发展趋势而显得日益重要。本体的评价工作可以从两个层面开展:例如,对本体中词汇层面的评价,存在不少典型的评价方法;对本体中概念的关系评价,采用形式化的方法等。但现有的方法缺乏对本体中分类关系的整体评价,和对本体中分类关系语义层面的评价。本文提出一种新的本体中分类关系的评价方法。针对本体中分类关系的上下位关系和概念对划分关系,提出将语义相似度应用到对本体中分类关系的一致性评价和冗余性评价中。本文主要工作如下:1.首先提出了一种基于WordNet的相似度算法——DWN,此算法可以计算本体中概念对的语义相似度。2.然后提出了一个基于DWN算法的本体中分类关系的评价方法——Con2Onto,此方法可以用来检查本体中分类关系中的不一致错误和冗余错误。针对一致性评价,Con2Onto可以判定本体中存在的成环错误和语义错误,以及概念对的划分错误;针对冗余性评价,本文分别为概念冗余评价和语法冗余评价设计了两个算法。3.最后将所提出的本体中分类关系评价方法应用到对世博本体的评价中,并且从本体的概念层面以及本体中分类关系层面对原世博本体和修正后新世博本体进行了指标测度。